| 基于信息提取的面向行业应用文本分类算法 |
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| 引用本文： | 郭峰,徐玉生,陈晓云,王颖.基于信息提取的面向行业应用文本分类算法[J].清华大学学报(自然科学版),2005,45(9):1810-1813. |
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| 作者姓名： | 郭峰 徐玉生 陈晓云 王颖 |
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| 作者单位： | 兰州大学,信息科学与工程学院,兰州,730000 |
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| 摘 要： | 目前,传统文本分类算法都是脱离自然语言语意的.该文使用信息抽取进行了中文文本分类的研究,提出了补偿式信息抽取的主题文本分类算法(CIETC),通过分类补偿文档属性,达到行业文档分类的目的.实验中,以将关于一个人名的所有网络文档自动分类为例,验证了这种面向行业的CIETC分类器的分类性能.结果表明该方法的分类准确率要优于Bayes方法,与KNN方法相当;该方法是一种可行的面向行业细分文本分类方法.
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| 关 键 词： | 文本分类 信息提取 面向主题 信息检索 自然语言理解 |
| 文章编号： | 1000-0054(2005)S1-1810-04 |
| 修稿时间： | 2005年5月20日 |
Subject-oriented text classification algorithm based on information retrieval |
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| GUO Feng,XU Yusheng,CHEN Xiaoyun,WANG Ying.Subject-oriented text classification algorithm based on information retrieval[J].Journal of Tsinghua University(Science and Technology),2005,45(9):1810-1813. |
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| Authors: | GUO Feng XU Yusheng CHEN Xiaoyun WANG Ying |
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